import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

print(tf.__version__)

# 导入MNIST数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 设置标签
class_names = ['0', '1', '2', '3', '4',
               '5','6', '7', '8', '9']

# 探索数据（运行）
print(train_images.shape)
# 训练集有60000个标签
print(len(train_labels))
# 每个标签都是0到9之间的整数
print(train_labels)
# 测试集有10000张图像，每个图像都表示28*28像素
print(test_images.shape)
# 测试集包含10000个图像标签
print(len(test_labels))

# 预处理数据
# 查看训练集中第一张图像，像素值在0到255的范围内
plt.figure()
plt.imshow(train_images[0])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
plt.show()

# 在将它输入神经网络模型之前，将这些值缩放到0到1的范围。
# 为此，将值除以255。以相同的方式预处理训练集和测试集非常重要
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 为了验证数据的格式正确，并准备好构建和训练网络，
# 所以这里我们显示训练集中的前16张图像，并在每个图像下方显示类别名称
plt.figure(figsize=(4, 4))
for i in range(16):
    plt.subplot(4, 4, i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
    plt.tight_layout()
plt.show()

# 建立模型
# 建立神经网络需要配置模型的各层，然后编译模型
# 设置图层
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
# 训练模型

# 开始训练，调用该model.fit方法
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 评估准确性
# 比较模型在测试数据集上的表现
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy', test_acc)


# 作出预测
probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(test_images)

# 预测：
print(predictions[0])


# 以图形方式查看完整的10个类预测
def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):
    predictions_array, true_label, img = predictions_array, true_label[i], img[i]
    plt.grid(False)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])

    plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)

    predicted_label = np.argmax(predictions_array)
    if predicted_label == true_label:
        color = 'blue'
    else:
        color = 'red'

    plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(class_names[predicted_label],
                                100*np.max(predictions_array),
                                class_names[true_label]),
                                color=color)

def plot_value_array(i, predictions_array, true_label):
    predictions_array, true_label = predictions_array, true_label[i]
    plt.grid(False)
    plt.xticks(range(10))
    plt.yticks([])
    thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777")
    plt.ylim([0, 1])
    predicted_label = np.argmax(predictions_array)

    thisplot[predicted_label].set_color('red')
    thisplot[true_label].set_color('blue')


# 验证预测（运行）

i = 0
plt.figure(figsize=(6, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)
plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
plt.subplot(1, 2, 2)
plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
plt.show()

#查看第二个
i = 12
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.subplot(1,2,1)
plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
plt.subplot(1,2,2)
plot_value_array(i, predictions[i],  test_labels)
plt.show()

#  绘制第一个X测试图像、它们的预测标签和真实标签。
#  颜色正确的预测在蓝色和不正确的预测在红色。
num_rows = 5
num_cols = 3
num_images = num_rows*num_cols
plt.figure(figsize=(2*2*num_cols, 2*num_rows))
for i in range(num_images):
  plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1)
  plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
  plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+2)
  plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
plt.tight_layout()
plt.show()

# 使用训练好的模型
# 最后，使用训练的模型对单个图像进行预测。
#  从测试数据集抓取图像。
img = test_images[1]
print(img.shape)

# 将图像添加到批处理中。
img = (np.expand_dims(img,0))
print(img.shape)
# 图像预测正确的标签：
predictions_single = probability_model.predict(img)
print(predictions_single)
plot_value_array(1, predictions_single[0], test_labels)
_ = plt.xticks(range(10), class_names, rotation=45)

# 图像的预测,模型将按预期预测标签。：
print(np.argmax(predictions_single[0]))

